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Enregistrement W3159282838 · doi:10.56354/jendelainovasi.v1i2.16

IMPLEMENTASI CENTER OF SERVICE FOR RESEARCH (CoSfRe) DALAMMEWUJUDKAN PERENCANAAN BERBASIS DATA DI KABUPATEN MAGELANG

2018· article· id· W3159282838 sur OpenAlexaff
Agus Widodo, Andri Tri Kuncoro

Notice bibliographique

RevueJurnal Jendela Inovasi Daerah · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saat ini sebagian besar pemerintah daerah belum melaksanakan perencanaan pembangunan berbasis data. Padahal untuk bisa menyelenggarakan jasa publik secara optimal, diperlukan penerapan perencanaan berbasis data. Makalah ini dimaksudkan untuk mendeskripsikan sejauh mana Center of Service for Research (CoSfRe) berhasil dilaksanakan dan berkontribusi terhadap perencanaan pembangunan daerah berbasis data di Kabupaten Magelang. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif, teknik pengumpulan data dilakukan melalui studi dokumentasi dan wawancara serta menerapkan metode analisis data secara deskriptif kualitatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi CoSfRe telah menampakkan keberhasilan dalam meningkatkan pelayanan Bappelitbangda terhadap para peneliti dan menghasilkan rekomendasi sebagai input perencanaan pembangunan. Kemampuan inovator dalam meyakinkan stakeholder dan manfaat yang telah dirasakan oleh stakeholder menjadi kunci keberhasilan CoSfRe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,289
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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